從達摩院宣布成立起，這個阿裡的“神秘機構”就備受外界關注。高端，神秘，這些标簽也讓我們對達摩院的技術專家産生了好奇。
在他人眼中，達摩院大多是奇人異士，做着神秘且高端的研究，如掃地僧一般的存在，但是如果有一天，當神秘專家不再神秘，你發現他們也開始玩摳圖，且這一切都朝着不受控制的方向發展。那麼摳圖他們能玩出哪些花樣？
你看看，萬物皆可摳！
我們為什麼要開始研究摳圖？
這要從阿裡巴巴智能設計實驗室自主研發的一款設計産品鹿班說起。鹿班的初衷是改變傳統的設計模式，使其在短時間内完成大量banner圖、海報圖和會場圖的設計，提高工作效率。商家上傳的寶貝圖參差不齊，直接投放效果不佳，通過鹿班制圖可以保證會場風格統一、高質視覺效果傳達，進而提升商品吸引力和買家視覺體驗，達到提升商品轉化率的目的。而在制圖的過程中，我們發現商品摳圖是一項不可避免且繁瑣的工作，一張人像精細摳圖平均需要耗費設計師2h以上的時間，這樣無需創意的純體力工作亟需被AI所取代，我們的摳圖算法應運而生。
近幾年圖像摳圖算法逐漸進入人們的視野。而潛藏在其背後的行業：泛文娛，電商行業、垂直行業，諸如線上餐飲、媒體、教育等行業商業價值不容小觑，可以滿足各種戰報、線上課程教師摳圖、視訊封面制作等不同形式的圖檔制作需求拓展。市面上的一些摳圖算法效果在人像發絲細節處理均不是很好，且對一些通用場景（電商等）支援也不是很好。我們針對這兩個問題一方面設計更具有泛化能力的系統、一方面深化發絲和高度镂空相關算法，均有更好的效果。
遇到的難題和解決方案
我們最開始在上手鹿班“批量摳圖”需求時，發現使用者上傳的圖像品質、來源、内容五花八門，想用一個模型實作業務效果達到一勞永逸很難。在經過對場景和資料的大量分析後，定制整體架構如下：
主要涵蓋了過濾、分類、檢測、分割四個子產品：
過濾：濾掉差圖（過暗、過曝、模糊、遮擋等），主要用到分類模型和一些基礎圖像算法；
分類：瓶飲美妝等品類商品連通性比較好，3C、日用、玩具等品類則反之，另外場景（如人頭、人像、動物）需求也是各具差異，故而設計不同的分割模型提升效果；
檢測：在鹿班場景使用者資料多來自于商品圖，很多是經過高度設計的圖像，一圖多商品、多品類、主體占比小，也不乏文案、修飾、logo等備援資訊，增加一步檢測裁剪再做分割效果更精準；
分割：先進行一層粗分割得到大緻mask，再進行精細分割得到精确mask，這樣一方面可以提速，一方面也可以精确到發絲級；
如何讓效果更精準？
目前分類、檢測模型相對比較成熟，而評估模型則需要根據不同場景做一些定制（電商設計圖、天然攝影圖等），分割精度不足，是所有子產品中最薄弱的一個環節，是以成為了我們的主戰場。詳述如下：
分類模型：分類任務往往需要多輪的資料準備，模型優化，資料清洗才能夠落地使用。據此，我們設計完成了一個自動分類工具，融合最新的優化技術，并借鑒autoML的思想，在有限GPU資源的情況下做參數和模型搜尋，簡化分類任務中人員的參與，加速分類任務落地。
評估模型：直接使用回歸做分數拟合，訓練效果并不好。該場景下作為一個前序過濾任務，作為分類問題處理則比較合理。實際我們也采用一些傳統算法，協助進行過暗、過曝等判斷。
檢測模型：主要借鑒了FPN檢測架構。
對特征金字塔每一層featuremap都融合上下相鄰層特征，這樣輸出的特征潛在表征能力更強；
特征金字塔不同層特征分别預測，候選anchors可增加對尺度變化的魯棒性，提升小尺度區域召回；
對候選anchor的設定增加一些可預見的scale，在商品尺寸比例比較極端的情況下大幅提升普适性；
分割融合模型：
參考論文：
http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Zhang_A_Late_Fusion_CNN_for_Digital_Matting_CVPR_2019_paper.html與傳統的隻需要分别前景、背景的圖像分割（segmentation）問題不同，高精度摳圖算法需要求出某一像素具體的透明度是多少，将一個離散的0-1分類問題變成[0, 1]之間的回歸問題。
在我們的工作中，針對圖像中某一個像素p，我們使用這樣一個式子來進行透明度預測：
右圖中紅色部分即是被前背景機率包住的像素
融合網絡：由數個連續卷積層構成，它負責預測混合權重。注意，在圖像的實心區域，像素的前背景預測往往容易滿足這一條件，此時對求導恒為0，這一良好性質令融合網絡在訓練時可以自動“聚焦”于半透明區域。
應用産品化開放
得以商業應用的基礎是我們在應用層單點能力，如人像/人頭/人臉/頭發摳圖、商品摳圖、動物摳圖，後續還會逐漸支援卡通場景摳圖、服飾摳圖、全景摳圖等。據此我們也做了一些産品化工作，如鹿班的批量白底圖功能、E應用證件照/戰報/人物換背景（釘釘->我的->發現->小程式->畫蝶）等。
鹿班的批量白底圖功能：
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